当传统存储硬件无法控制虚拟工作负载时,VM感知存储就可以派上用场。那么VMware的VVOL是否也有能力解决这个问题呢?
服务器虚拟化产生的一个问题就是其升级速度要超过物理硬件。尽管今天的服务器硬件都支持虚拟化感知,但却不能与基础设施组件等量齐观,例如网络和存储硬件。这就意味着很多企业当前的虚拟机正运行在并非专为控制虚拟工作负载设计的存储硬件之上。
VM感知存储是一种解决方案。VM感知存储指的是专为虚拟化环境设计的存储。理论上看,VM感知存储在控制多I/O密集型负载方面要比通用存储更有优势。
某种程度上,vShere 6中推出的VVOL特性也被认为是实现企业VM感知的一个工具。VVOL改变了存储管理的方式。与处理单个LUN和卷的工作不同,存储管理员能够去定义存储容器并且分配概述其功能的策略。例如,存储管理员就能可能去定义一个支持克隆、快照等等的策略。
一旦存储管理员定义了容器和策略,那么虚拟化管理员就要为新创建的VM匹配一个合适的策略。然后VVOL将会映射VM到能够提供已选策略相关功能的存储。
但是,企业只有运行vSphere 6或者其存储厂商支持VVOL才能利用VVOL。这意味着存储厂商要做出一个清醒的决定——实现必要的VMware API。
这也就是说VVOL并无法最终取代VM感知存储。倒不如说VVOL是一种利用VM感知存储的机制。
好文章,需要你的鼓励
2025年人工智能在企业中实现突破性应用,从实验阶段转向实用阶段。八位代表性CIO分享核心经验:AI工具快速进化、需保持快节奏实验思维、重视工作流程而非组织架构、数据质量成为新挑战、采用前瞻性指标管理项目、无需等待完美时机、AI既是技术也是社会文化现象、需严格项目管理、变革重在人员而非技术、多智能体架构成未来趋势。
这项由加州伯克利分校等机构联合完成的研究开发了MomaGraph系统,首次实现了机器人对空间关系和功能关系的统一理解。该系统通过强化学习训练,能够同时识别物品位置和操作方法,并具备状态感知能力。在综合测试中达到71.6%准确率,超越同类开源系统11.4%,在真实机器人平台上验证了实用性,为智能家庭机器人的发展奠定重要基础。
日本科技投资巨头软银需要在年底前筹集225亿美元,以履行对AI合作伙伴OpenAI的资金承诺。软银是OpenAI价值5000亿美元Stargate数据中心计划的主要资助者之一。为筹集资金,软银CEO孙正义可能动用多种手段,包括利用其持有的英国芯片设计公司Arm股份作为抵押贷款。软银已清仓英伟达股份为该项目提供资金,目前可通过Arm股份借贷115亿美元,还持有价值110亿美元的T-Mobile股份及270亿美元现金储备。
MIT研究团队提出了突破性的双向归一化流(BiFlow)技术,通过训练独立的逆向模型替代传统的精确逆向过程,解决了归一化流方法架构受限和推理缓慢的核心问题。该方法采用创新的隐藏对齐策略,让逆向模型学习高效的生成路径,在ImageNet数据集上实现了高达697倍的速度提升,同时将图像质量提升到新的技术水平,为生成模型领域带来了重要的思路突破。